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基于EM算法的热工水力模型的不确定性量化方法研究

李 冬 赵柏阳 金 頔

李 冬, 赵柏阳, 金 頔. 基于EM算法的热工水力模型的不确定性量化方法研究[J]. 核动力工程, 2019, 40(6): 40-45. doi: 10.13832/j.jnpe.2019.06.0040
引用本文: 李 冬, 赵柏阳, 金 頔. 基于EM算法的热工水力模型的不确定性量化方法研究[J]. 核动力工程, 2019, 40(6): 40-45. doi: 10.13832/j.jnpe.2019.06.0040
Li Dong, Zhao Boyang, Jin Di. Investigation of Uncertainty Quantification Method of Thermodynamic Models Based on EM Algorithm[J]. Nuclear Power Engineering, 2019, 40(6): 40-45. doi: 10.13832/j.jnpe.2019.06.0040
Citation: Li Dong, Zhao Boyang, Jin Di. Investigation of Uncertainty Quantification Method of Thermodynamic Models Based on EM Algorithm[J]. Nuclear Power Engineering, 2019, 40(6): 40-45. doi: 10.13832/j.jnpe.2019.06.0040

基于EM算法的热工水力模型的不确定性量化方法研究

doi: 10.13832/j.jnpe.2019.06.0040

Investigation of Uncertainty Quantification Method of Thermodynamic Models Based on EM Algorithm

  • 摘要: 常用的最佳估算加不确定性(BEPU)方法是对电厂和程序模型的不确定性来源(输入不确定性)进行量化,并通过不确定性传递得到与安全相关参数(如包壳峰值温度PCT)的双95%不确定度带。然而最佳估算(BE)程序内部的一些物理模型参数作为重要的不确定性来源,在实验中往往不能被直接测量,其不确定性的量化目前主要依赖于专家判断,缺乏客观性。本文基于期望最大化(EM)算法,利用分项实验中可直接测量的响应参数,通过反问题求解推导程序内部模型参数的不确定性概率密度分布,并以再淹没现象为例进行方法应用,得到了程序内部沸腾传热、相间摩擦等模型的不确定度。

     

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  • 刊出日期:  2019-12-15

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